导读:本文包含了马氏链蒙特卡罗论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,移动节点定位,马氏链,蒙特卡洛算法
马氏链蒙特卡罗论文文献综述
曾福庚,郭新辰[1]（2019）在《基于马氏链蒙特卡罗的WSN节点定位算法》一文中研究指出未知节点的定位是无线传感器网络(WSN)研究中的重要内容,其中动态节点定位算法设计是当前的热点问题.针对传统动态节点定位算法采样成功率低或采样样本少等问题,本文基于蒙特卡洛(MCL)算法及蒙特卡洛盒子(MCB)算法,提出了一种基于马氏链蒙特卡洛方法的节点定位(MCMCB)算法,算法在粒子滤波过程用马氏链蒙特卡洛方法计算粒子的权重,加大了对样本的筛选,从而提高了定位精度并减少了采样次数.仿真结果表明,MCMCB算法的平均定位精度同MCL算法、MCB算法相比分别提高了57. 4%和59. 3%,而采样次数比MCL算法减少了16. 2%.(本文来源于《海南热带海洋学院学报》期刊2019年02期）
王法胜,李绪成,肖智博,鲁明羽[2]（2014）在《基于Hamiltonian马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪》一文中研究指出在计算机视觉领域,由镜头切换、目标动力学突变、低帧率视频等引起的突变运动存在极大的不确定性,使得突变运动跟踪成为该领域的挑战性课题.以贝叶斯滤波框架为基础,提出一种基于有序超松弛Hamiltonian马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪算法.该算法将Hamiltonian动力学融入MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法,目标状态被扩张为原始目标状态变量与一个动量项的组合.在提议阶段,为抑制由Gibbs采样带来的随机游动行为,提出采用有序超松弛迭代方法来抽取目标动量项.同时,提出自适应步长的Hamiltonian动力学实现方法,在跟踪过程中自适应地调整步长,以减少模拟误差.提出的跟踪算法可以避免传统的基于随机游动的MCMC跟踪算法所存在的局部最优问题,提高了跟踪的准确性而不需要额外的计算时间.实验结果表明,该算法在处理多种类型的突变运动时表现出出色的处理能力.(本文来源于《软件学报》期刊2014年07期）
张曙霞,蒋宇中,徐大勇[3]（2007）在《非高斯噪声参数估计的马氏链蒙特卡罗法》一文中研究指出基于马氏链蒙特卡罗法(MCMC),提出一种快速收敛特性的A类噪声模型参数贝叶斯估计算法.区别于传统的参数估计算法,它不仅可以估计脉冲指数A、高斯脉冲功率比Γ、噪声平均功率σ2,还可以估计信道隐含状态.尽管该算法运算量大,但优点是所需样本少,能实现整体优化及并行处理.计算机仿真验证了该方法的有效性.(本文来源于《应用科学学报》期刊2007年06期）
马氏链蒙特卡罗论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在计算机视觉领域,由镜头切换、目标动力学突变、低帧率视频等引起的突变运动存在极大的不确定性,使得突变运动跟踪成为该领域的挑战性课题.以贝叶斯滤波框架为基础,提出一种基于有序超松弛Hamiltonian马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪算法.该算法将Hamiltonian动力学融入MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法,目标状态被扩张为原始目标状态变量与一个动量项的组合.在提议阶段,为抑制由Gibbs采样带来的随机游动行为,提出采用有序超松弛迭代方法来抽取目标动量项.同时,提出自适应步长的Hamiltonian动力学实现方法,在跟踪过程中自适应地调整步长,以减少模拟误差.提出的跟踪算法可以避免传统的基于随机游动的MCMC跟踪算法所存在的局部最优问题,提高了跟踪的准确性而不需要额外的计算时间.实验结果表明,该算法在处理多种类型的突变运动时表现出出色的处理能力.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马氏链蒙特卡罗论文参考文献
[1].曾福庚,郭新辰.基于马氏链蒙特卡罗的WSN节点定位算法[J].海南热带海洋学院学报.2019
[2].王法胜,李绪成,肖智博,鲁明羽.基于Hamiltonian马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪[J].软件学报.2014
[3].张曙霞,蒋宇中,徐大勇.非高斯噪声参数估计的马氏链蒙特卡罗法[J].应用科学学报.2007